Image matching based hazardous material detection and warning system

dc.authorid0009-0008-6310-4524
dc.authorid0000-0002-6133-8617
dc.contributor.authorOkur, Fatma Betül
dc.contributor.authorEyüpoğlu, Can
dc.date.accessioned2025-01-06T11:50:29Z
dc.date.available2025-01-06T11:50:29Z
dc.date.issued2024
dc.departmentİstanbul Ticaret Üniversitesi
dc.description.abstractTransportation of dangerous goods involves many critical situations that require safety and special precautions. In accordance with the regulations, hazardous materials, which include international standards, should be closely monitored and precautions should be taken in advance according to the situation. Artificial intelligence, image processing and data analysis techniques can be used to recognize and classify the labels of dangerous goods. This is important for early action in case of an emergency. If hazardous materials are not properly stored or transported according to safety precautions and rules, they can cause both material and moral damage. In this study, a hazardous material detection and warning system using AKAZE, ORB and SIFT image feature matching techniques is developed. To test the system, a dataset of multiple hazardous material labels with different scenes and conditions was created. The performances of feature matching techniques including image processing algorithms are examined through comparative analysis. As a result of image matching, label-related features and intervention information were retrieved from the database and displayed on the system interface. Experimental results show that the ORB technique is the best method for feature matching and accurate matching, and the AKAZE technique is the fastest feature detection method.
dc.description.abstractTehlikeli maddelerin taşınması güvenlik ve özel önlemler gerektiren birçok kritik durumu içermektedir. Mevzuatlar gereğince uluslararası standartları içeren tehlikeli maddeler yakından takip edilmeli ve duruma göre önceden önlemler alınmalıdır. Yapay zeka, görüntü işleme ve veri analizi teknikleri, tehlikeli maddelerin etiketlerini tanıma ve sınıflandırma konusunda kullanılabilmektedir. Bu durum acil müdahale anında erken hareket etmek için önemlidir. Eğer tehlikeli maddeler güvenlik önlemlerine ve kurallarına göre uygun depolanmazsa veya taşınmazsa hem maddi hem de manevi zarara yol açabilmektedir. Bu çalışmada AKAZE, ORB ve SIFT görüntü özellik eşleştirme tekniklerini kullanan tehlikeli madde tespit ve uyarı sistemi geliştirilmiştir. Sistemi test etmek için farklı sahneleri ve koşulları içeren birden fazla tehlikeli madde etiketinden elde edilen bir veri seti oluşturulmuştur. Karşılaştırmalı analizler ile görüntü işleme algoritmalarını içeren özellik eşleştirme tekniklerinin performansları incelenmiştir. Görüntü eşleştirmesi sonucunda veri tabanından, etiketle ilgili özellikler ve müdahale bilgileri alınarak sistemin arayüzünde görüntülenmesi sağlanmıştır. Deneysel sonuçlar ORB tekniğinin özellik eşleştirmesi ve doğru eşleme konusunda en iyi yöntem olduğunu ve AKAZE tekniğinin en hızlı özellik bulan yöntem olduğunu göstermektedir.
dc.identifier.citationOkur, F. B., & Eyüpoğlu, C. (2024). Image Matching Based Hazardous Material Detection and Warning System. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 23(46), 271-291.
dc.identifier.doi10.55071/ticaretfbd.1469991
dc.identifier.endpage291
dc.identifier.issn2587-165X
dc.identifier.issue46
dc.identifier.startpage271
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11467/9429
dc.identifier.volume23
dc.indekslendigikaynakTR-Dizin
dc.language.isoen
dc.publisherİstanbul Ticaret Üniversitesi
dc.relation.ispartofİstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Başka Kurum Yazarı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectImage Processing
dc.subjectImage Feature Matching Techniques
dc.subjectAKAZE
dc.subjectORB
dc.subjectSIFT
dc.subjectHazardous Materials
dc.subjectGörüntü İşleme
dc.subjectGörüntü Özellik Eşleştirme Teknikleri
dc.subjectAKATE
dc.subjectORP
dc.subjectSİFT
dc.subjectTehlikeli Maddeler
dc.titleImage matching based hazardous material detection and warning system
dc.title.alternativeGörüntü eşleştirme tabanlı tehlikeli madde tespit ve uyarı sistemi
dc.typeArticle

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Yükleniyor...
Küçük Resim
İsim:
10.55071-ticaretfbd.1469991-3869540.pdf
Boyut:
619.72 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.17 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama: